支持的设备在一套标准系统中通常有多台计算设备。TensorFlow 支持 CPU 和 GPU 这两种设备。它们均用 strings 表示。例如：
"/cpu:0"：机器的 CPU。
"/device:GPU:0"：机器的 GPU（如果有一个）。
"/device:GPU:1"：机器的第二个 GPU（以此类推）。如果 TensorFlow
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2024-08-30 14:52:34
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WIN10配置Tensorflow-GPU一、电脑配置及版本 WIN10+GTX1050Ti+CUDA-9.0.176+CUDNN-9.0-windows10-x64-v7.5.0.56 IDE:Pycharm 框架:Tensorflow-GPU Python版本:Python3.6二、配置过程 1.首先要看显卡是否支持GPU加速 CUDA及CUDNN是NAVIDIA开发的，首先显卡必须是NAVI
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2024-05-14 09:22:38
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1.首先安装CUDA（会自动安装NVIDIA显卡驱动）a.首先安装一些依赖sudo apt-get update
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install --n
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2024-02-25 10:48:11
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这是19年初学faster rcnn时记下的一些笔记。 这几天主要的任务是用tensorflow配置并运行Faster-RCNN，配置好笔记本的环境，下载好各个需要用到的库。虽然说下几个软件说起来是很轻松的事，但这学期一直在不断的尝试配置tensorflow的GPU版本，但每次都因为一些解决不了的原因失败了，网上的教程太多了，自己也分不清该按照哪个版本来。 这次经过几天的不断尝试，终于成功地运行了
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2024-04-05 14:53:55
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目录一、Ubuntu18.04 LTS系统的安装1. 安装文件下载2. 制作U盘安装镜像文件3. 开始安装二、设置软件源的国内镜像1. 设置方法2.关于ubuntu镜像的小知识三、Nvidia显卡驱动的安装1. 首先查看显卡型号和推荐的显卡驱动2. 安装nvidia-390版本驱动3. 重启系统，可以查看安装是否成功四、CUDA9.0的安装1. CUDA版本选择2. 安装CUDA9.03. 设置
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2024-05-18 23:13:28
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工具和环境 Windows10； Anaconda3 64bit 地址 https://www.anaconda.com/download/ windows；（直接利用上一篇博文配置） 前言 ============= 因为前面配置Visual Studio平台下Tensorflow C++Api调 ...
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2020-12-20 16:31:00
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查看现有虚拟环境列表conda env list 创建新的虚拟环境conda create --name tf python=3.6自定义环境名称：tf python版本可选；该条指令末尾跟anaconda，可以为新环境配置更多常用库，建议加上；删除虚拟环境conda env remove -n tf删除名为tf的虚拟环境激活虚拟环境conda activate
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2024-09-17 13:44:45
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cudatoolkit和cudnn一样可以正常跑深度学习，我觉得这是最简单的方法了，比后面在系统中独立安装CUDA和cuDNN省事的多多多多，下面来看具体的步骤（需要提前安装好Anaconda工具）： 0.查看tensorflow所需的CUDA、cuDNN环境： &
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2024-05-13 21:05:31
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最近两天小编实验室新买回来一台图形工作站，需要搭建python+tensorflow-gpu的环境，花费了一天半的时间配置完成，当然如果你网络好，可能半天就OK拉，下面来个总结吧。表格中是此次配置的主要环境windows10系统Anaconda3-4.0.0（64位）python3.5cuda10.0 tensorflow-gpu1.14.01、配置中的软件要求按照tenso
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2024-05-14 08:19:26
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深度学习环境配置1——windows下的tensorflow-gpu=1.13.2环境配置注意事项一、2021/9/11更新二、2021/7/8更新三、2020/11/5更新学习前言环境内容环境配置一、Anaconda安装1、Anaconda的下载2、Anaconda的安装二、Cudnn和CUDA的下载和安装1、Cudnn和CUDA的下载2、Cudnn和CUDA的安装三、配置tensorflow
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2024-08-14 01:22:40
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Windows10下配置TensorFlow-GPU的详细过程导读1. 安装anaconda2. 安装cuda 和cudnn3. 下载TensorFlow-gpu和测试 导读参考了一些文章，挣扎了半天把这个环境配好了，分享一下过程。三步骤1. 安装anaconda2. 安装cuda和cudnn3. 下载TensorFlow-gpu和测试说明： 本人的显卡：GeForce GTX 750 Ti1.
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2024-05-30 08:46:20
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""""""""""界面""""""""""
set guifont=Bitstream_Vera_Sans_Mono:h20:cANSI
colorscheme desert "配色
"set guifont=Courier\24
"set guifont=Bitstream_Vera_Sans_Mono:h14:cANSI
"let &t_SI = "\&
[1] CUDA与cuDNN [2] Windows10下 tensorflow-gpu 配置 需要安装： TensorFlow GPU 版本： 与 CPU 版本不同，需要单独安装 conda install tensorflow-gpu CUDA： CUDA (ComputeUnified Dev ...
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2021-09-13 11:22:00
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最近要用到tensorflow,之前安装了cpu版本的，但训练模型速度实在是慢，打算安装一个GPU版本的tensorflow:安装环境为：wiindows 10, anaconda python36, pycharmtensorflow版本与cuda, cudnn版本的对应关系： tensorflow-gpu v1.9.0 | cuda9.0 | cu
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2024-06-24 06:26:10
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作者 | 小宋是呢
【导读】TensorFlow 2.0，昨天凌晨，正式放出了2.0版本。
不少网友表示，TensorFlow 2.0比PyTorch更好用，已经准备全面转向这个新升级的深度学习框架了。
本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本（CPU与GPU），由我来踩坑，方便大家体验正
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2024-07-31 20:36:01
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WIN10 + python3.5 + Aaaconda3-5.1.0 + CUDA10.0 + cuDNN7.6.5.32 + tensorflow-gpu-1.13.1 安装步骤1、查找python与tensorflow版本对应2、安装python3.53、Anaconda安装4、CUDA与cudnn安装5、tensorflow安装报错问题解决 1、查找python与tensorflow版本
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2024-04-28 19:30:07
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自己这几天更换电脑，再加上前次旧电脑学习，安装了好几次TensorFlow，每次都遇到了一些问题，经常缺一些文件，在网上下载文件还很慢，走了不少弯路，特将完整的安装方法记录如下，以便后续使用，也供同行参考。TensorFlow的学习需要有专门的Nvida的GPU显卡的电脑，GPU的显存最好在4G以上，我以前那台电脑只有1G显示只能学习一些非常初级模型，稍微复杂的模型就无法运行。对于没有GPU独显的
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2024-02-27 15:22:32
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TensorFlow-CPU与GPU的安装教程TensorFlow-CPU1.下载Anaconda2. 下载Vsual C++3. 安装TensorFlow-CPUTensorFlow-GPU1.检测当前GPU驱动版本是否满足大于410版本2.下载Vsual C++3.下载Anaconda或Miniconda4.替代.condarc配置文件4.安装Tensorflow-GPU 写在前面：CPU和
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2024-02-29 23:46:23
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GPU环境的配置 在深度学习中，模型往往很复杂，数据量很大，此时使用GPU运行会快很多。而使用GPU就需要安装CUDA和CuDNN。本文是为了使用tensorflow的gpu版本而使用的GPU。 （1）GPU的配置 首先，要使用TensorFlow的GPU，需要达到的硬件前提：显卡类型是NVIDIA，显卡的计算能力要至少达到3.0。 可以在下面的网站查看： https://developer.nv
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2024-03-03 21:09:24
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import tensorflow as tftf.test.is_gpu_available()景环境：Anaconda 、tensorflow_gpu==1.4.0 (这里就用1.4.0版本做演示了，虽然现在的已经是2.0版本了) 如下图是各个版本的cuda版本信息，在安装时需要看清楚，并不是所有的gpu版本都是cuda_8.0材料：cuda_8.0
原创
2022-05-11 09:19:22
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